Поиск по сайту Поиск

Хакатон на РИФ: персональные данные под защитой

РИФ.Хакатон впервые проходил на площадке Российского интернет-форума 2019. В течение 48 часов команды работали над проектами, которые должны решить проблемы в области хранения и обработки пользовательских персональных данных. REG.RU выступал в качестве инфрастурктурного партнёра мероприятия.

Участники некоторых команд рассказали нам об особенностях своих решений и пользе, которую они смогут принести.

Орион Система: контроль утечек персональных данных

Команда разработала веб-сервис, который позволяет проверить местонахождение персональных данных в открытых источниках и отследить утечки. Система поможет расследованиям по краже ПД и будет находить местоположение их хранилищ. Имея на руках эту информацию, можно заблокировать ресурсы, в которые утекает персональная информация.

Для разработки сервиса ребята использовали Node.js как основную библиотеку для back-end, а также OpenCV и С++. В дальнейшем для работы с данными они планируют использовать мощности графических ускорителей.

Chainify: управление и защита персональной информации

Проект заключался в создании инструмента для управления персональными данными пользователей на базе блокчейн, решающего проблему утечек. Цель — избавить коммерческие компании от трудоёмкой работы по сбору и хранению сведений о клиентах. Это станет возможным, если люди сами будут отвечать за свои ПД и контролировать доступ к ним. Организациям не нужно будет выделять ресурсы на содержание больших объёмов информации, а их клиенты станут чувствовать себя более защищёнными.

Команда решала проблему нетривиальным путём и использовала распределённые реестры, в том числе блокчейн и другие технологии распределённого хранения данных. С помощью их комбинаций команда планировала получить более экономичное для бизнеса решение по защите ПД, которое к тому же может быть проще и понятнее для пользователей.

Front-end разработка проекта осуществлялась на JavaScript с библиотеками React и MobX, на back-end использовался Python и его асинхронная реализация. Также Chainify обновляла браузерное расширение от блокчейн-платформы Waves, которая выступала в качестве блокчейн-провайдера. Для технологии распределённого хранения файлов применялся протокол IPFS. В остальном команда делала собственные ноу-хау разработки.

Itis.team: удобный обмен контактами

Команда создала инструмент для обмена и управления контактами под названием Choolo. Приложение заменит все визитки, записанные на бумажке номера телефонов, ручной поиск людей в мессенджерах и социальных сетях. Оно позволит создать список контактов и следить за тем, какую информацию вы предоставляете другим людям. Программа будет поддерживать различные технологии передачи данных, чтобы независимо от типа устройства вы могли сообщать ему информацию любым способом: проводными или беспроводными протоколами или даже просто голосом. Важным моментом системы является предоставление возможности удаления и полноценного арбитража своей персональной информации.

Для front-end разработки команда использовала относительно новый фреймворк Flutter от Google, который предоставляет кроссплатформенность: один и тот же код будет работать и на Android, и на iOS-устройствах. На серверной части применяется Node.js с системой управления базами данных MongoDB. В MongoDB можно хранить и создавать связи между практически любыми данными, не меняя их структуру — по этим причинам команда отказалась от ранее выбранной MySQL.

В дальнейшем Itis.team планирует использовать мощности GPU для анализа получаемой от пользователей информации и запуска умного таргетирования. Также они хотят добавить полное распознавание бумажных носителей, чтобы обеспечить совместимость приложения с различными визитками и записными книжками.

DALEE: монетизация персональных данных

«Далее» — это кнопка, которая позволяет людям авторизовываться и передавать свои персональные сведения на сторонние платформы и сервисы. Пользователь сможет контролировать данные, видеть, кто к ним обращается и защитить их от утечки. Также появится возможность зарабатывать на продаже своих персональных данных конкретным людям или компаниям: рекламным агентствам, исследовательским центрам и службам опросов. Команда планирует сотрудничать с главным источником персональных данных в России — сайтом «Госуслуги».

Сервис представляет собой веб-приложение, для разработки которого использовались PHP, JavaScript, HTML и фреймворк Laravel.

ITHUB-2: защита и полный контроль ПД

Команда разработала проект по защите базы данных пользователей и предоставлению полного контроля: человек сам выбирает, кому предоставить доступ к информации. Это поможет людям контролировать персональные данные и следить за их актуальностью. Можно увидеть, какие сайты используют предоставленную информацию и где она хранится. Даже если пользователь когда-то предоставил доступ сайту, но потом решил запретить его, он всегда сможет сделать это с помощью разработанного командой сервиса.

Кроме того, на Хакатоне представлены проекты команд ITHUB-1 (создали ресурс по поиску утечек персональной информации путём сканирования заданных источников) и KYDAS (предусмотрели регистрацию на своём сервисе через аккаунт «Госусулуг», а данные пользователей предложили хранить в хешированном виде).


Первое место в РИФ.Хакатоне по итогам оценок жюри разделили между собой команды Chainify и DALEE, второе место заняла команда Itis.team. Надеемся, что все идеи и разработки, презентованные на хакатоне, станут суперуспешными проектами и обеспечат защиту и сохранность наших с вами персональных данных. Пишите в комментариях о том, какое решение показалось вам самым полезным.

Все интервью участников РИФ.Хакатон вы также можете посмотреть в нашем видеорепортаже:

Обучаем виртуального дракона фигурам высшего пилотажа

Обучаем виртуального дракона фигурам высшего пилотажа

В наши дни компьютерная графика присутствует во всех популярных видах визуального контента: от видеороликов YouTube-блогеров до полнометражных фильмов. Но проработка...
Read More
Стэнфордский курс: лекция 9. Архитектуры CNN

Стэнфордский курс: лекция 9. Архитектуры CNN

На прошлом уроке мы узнали о наиболее популярных библиотеках и фреймворках для глубокого обучения, рассмотрели их особенности и области применения....
Read More
GPT-2: нейросеть, которая закончит за вас предложение

GPT-2: нейросеть, которая закончит за вас предложение

Встречали ли вы когда-нибудь собеседника, который после нескольких сказанных вами слов заканчивал за вас предложение? GPT-2 умеет и не такое:...
Read More
Жуткие сайты, которые вызовут у вас мурашки

Жуткие сайты, которые вызовут у вас мурашки

Интернет может не только развлекать вас новыми мемами и видеороликами, но и быть по-настоящему пугающим. В честь Хэллоуина представляем несколько...
Read More
10 ингредиентов надёжной инфраструктуры хостинга REG.RU

10 ингредиентов надёжной инфраструктуры хостинга REG.RU

Привет! На связи редакция блога. И сегодня мы расскажем в деталях об одной из сторон инфраструктуры REG.RU, объясним как работает...
Read More
Голосовой помощник Apple, которому можно доверять

Голосовой помощник Apple, которому можно доверять

Мы гораздо больше доверяем тем людям, общаться с которыми нам легко и приятно. Обычно так происходит, когда их стиль и...
Read More
Как организовать техническую поддержку пользователей

Как организовать техническую поддержку пользователей

Быстрая техподдержка очень важна для клиентов, особенно в критических ситуациях. От скорости и качества решения проблемы зависит лояльность пользователя и...
Read More
Роботы в облаках: совмещение ROS и Jupyter

Роботы в облаках: совмещение ROS и Jupyter

Робототехника — одна из самых популярных и прогрессивно развивающихся отраслей. Ролики Boston Dynamics на YouTube собирают миллионы просмотров. Если вы...
Read More
Стэнфордский курс: лекция 8. ПО для глубокого обучения

Стэнфордский курс: лекция 8. ПО для глубокого обучения

В предыдущих главах мы познакомились с основами обучения нейросетей и выяснили, чему при этом стоит уделять больше внимания. Сегодня вы...
Read More
Анализ производительности нейросетей на GPU с помощью NVIDIA Visual Profiler (часть 1)

Анализ производительности нейросетей на GPU с помощью NVIDIA Visual Profiler (часть 1)

Специалисты Data Science делятся на два лагеря: те, кому кажется, что нейросети обучаются слишком медленно, и те, кому скоро тоже...
Read More